Emmanuel Cledat

Professor of photogrammetry

Enseignant-Chercheur en Photogrammétrie

73 avenue de Paris · 94165 Saint-Mandé CEDEX FRANCE · (+33)1 43 98 62 37 · emmanuel.cledat@ign.fr

Member of UMR Lastig

Member of the ACTE research team

Membre de l'UMR Lastig

Membre de l'équipe ACTE

Research Interests

Sujets de recherche

Measure of risks faced by cyclists on their daily journeys
Mesure des risques auxquels sont soumis les cyclistes lors de leurs trajets quotidiens
Sensor calibration
Etalonnage de capteurs
Macro-Photogrammetry of small objects
Modélisation Photogrammétrique de petits objets

Experience

Expérience professionnelle

Publications

  • Emmanuel Clédat. Pour réconcilier les topographes avec les nombres complexes. Revue XYZ, 2016, 148, pp.47 - 53
  • E. Cledat, D A Cucci. Mapping GNSS restricted environments with a drone tandem and indirect position control. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2017, IV-2/W3, pp.1-7.
  • Emmanuel Clédat, Dirk Lauinger. Un algorithme pour battre le record du SwissTrainChallenge. Revue XYZ, 2018, 157, pp.30 - 36.
  • E. Cledat, D A Cucci, J. Skaloud. CAMERA CALIBRATION MODELS AND METHODS FOR CORRIDOR MAPPING WITH UAVS. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2020, V-1-2020, pp.231-238.
  • E. Cledat, J. Skaloud. FUSION OF PHOTO WITH AIRBORNE LASER SCANNING. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2020, V-1-2020, pp.173-180.
  • E. Cledat, L.V. Jospin, D.A. Cucci, J. Skaloud. Mapping quality prediction for RTK/PPK-equipped micro-drones operating in complex natural environment. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020, 167, pp.24-38.
  • E. Cledat, M. Rufener, D.A. Cucci. Compensating over- and underexposure in optical target pose determination. Pattern Recognition, 2021, 116, pp.107930.
  • Emmanuel Clédat, Clovis Bergeret, Marius Dahuron, Lilian Wecker, Frédéric Ye. Relevé 2D & 3D du marégraphe de Marseille. Revue XYZ, 2022, 173, pp.55 - 62.
  • Emmanuel Clédat, Philippe Sablayrolles. ChatGPT pour la géomatique, potentiel d’utilisation et limites. Revue XYZ, 2023, 174, pp.19 - 26.
  • Yanis Marchand, Laurent Caraffa, Raphael Sulzer, Emmanuel Clédat, Bruno Vallet. Evaluating Surface Mesh Reconstruction Using Real Data. Photogrammetric engineering and remote sensing, 2023, 89 (10), pp.625-638.
  • Olivier Bonin, Florence Cardenti, Emmanuel Cledat Modélisation par photogrammétrie de maquettes de ponts historiques : problèmes méthodologiques et perspectives Œuvres d’art et numérique : Collaborations, limites, apports mutuels à la connaissance et à la médiation, Mai 2023

    • Projects

    3D TOF camera calibration

    Calibration d'une caméra 3D TOF

    “Time Of Flight Camera” are LIDAR sensor who acquire all the distances simultaneously of a grid of pixels. The calibration of such sensors consists in the determination of both the lens distortion and the LIDAR biases. State Of the Art methods cannot be applied to such sensors due to their low resolution.

    Les cameras "Time Of Flight" sont des capteurs LIDAR qui acquièrent simultanément l’ensemble des distances sur une grille de pixels. L'étalonnage de ces capteurs consiste à déterminer à la fois les distorsions de l'objectif et les biais du LIDAR. Les méthodes de l’Etat de l’Art ne peuvent pas être appliquées à ces capteurs en raison de leur faible résolution.

    EntrePonts: 3D modelling of bridge models

    EntrePonts

    “The EntrePonts project aims to enhance the cultural heritage of the “Ecoles des Ponts et Chaussées”. These are models of bridges from the 17th, 18th and 19th centuries. These small objects are modelled using photogrammetry, and then compared with other models or georeferenced to place them in their virtual context.

    Le projet EntrePonts consiste à valoriser le patrimoine de l’Ecoles des Ponts et Chaussées : des Maquettes de ponts du XVIIe XVIIIe et XIXe. Ces petits objets sont modélisés par photogrammétrie, puis comparé à d’autres maquettes, ou géoréférencé pour les replacer virtuellement dans leur contexte.

    CycloSafe: Quantifying the risks incurred by daily cyclists

    CycloSafe: Evaluation des risques auxquels sont soumis les cyclistes lors de leurs trajets quotidiens

    “The aim of the CycloSafe project is to rigorously quantify all the dangers to which cyclists are exposed during their journeys, so that we can better target concrete actions to improve their safety. To do this, we have equipped a bicycle with LIDARs (Light Detection and Ranging), a camera and a GNSS antenna.

    Le projet CycloSafe a pour but de quantifier rigoureusement l’ensemble des dangers que subissent les cyclistes lors de leurs trajets, de manière à mieux cibler les actions concrètes pour l’amélioration de leur sécurité. Pour cela, nous avons équipé un vélo avec des LIDARs (Light Detection and Ranging : capteurs de distances), un capteur imageur et une antenne GNSS.

    Teaching

    Enseignement

    Awards